13个终极大数据项目-初级or高级总有一款适合你(2)

3 云服务器异常检测
在本项目中，将实施一种针对流式大型数据集的异常检测方法。该项目将利用两种核心算法——状态总结算法和新型嵌弧隐半马尔可夫模型(NAHSMM)来检测云服务器中的异常。而状态总结将从原始序列中提取使用行为反射状态，NAHSMM将创建一个带有取证模块的异常检测算法，以获得训练阶段的正常行为阈值。
4 大数据岗位招聘
招聘对于任何一个公司的人力资源部门来说都是一项具有挑战性的工作。在这里，我们将创建一个大数据项目，该项目可以对线上发布的真实职位中收集的大量数据进行分析。该项目包括三个步骤：
确定给定数据集中的四个大数据工作系列。
确定九个公司高度重视的大数据技能组。
根据每个大数据技能集所需的能力水平来表征每个大数据工作系列。
该项目的目标是帮助人力资源部门为大数据职位找到更好的招聘方式。
5 大数据采集中的恶意用户检测
这是一种流行的深度学习项目理念。在谈论大数据集合时，用户的可信赖性（可靠性）至关重要。在这个项目中，我们将计算给定大数据集合中用户的可靠性因素。为此，该项目将可信度分为熟悉可信度和相似可信度。此外，它将根据相似可信度对所有参与者进行分组，然后分别计算每个小组的可信度从而降低计算复杂度。这种分组策略允许项目将特定小组的信任级别表示为一个整体。
6 游客行为分析
这是优秀的大数据项目创意之一。这个大数据项目目的在于分析游客行为，以确定游客的兴趣和最常访问的地点，并根据这些分析结果预测未来的旅游需求。该项目包括四个步骤：
文本元数据处理，从标有地理标记的图片中提取感兴趣的候选者列表。
地理数据聚类，根据每个已确定的旅游兴趣来确定出热门旅游地点。
为每个旅游景点识别出对应照片。
时间序列建模，通过计算每月的游客数量来构建时间序列数据。
7 信用评分
该项目旨在探索大数据对信用评分的价值。项目背后的主要理念是调查统计模型和经济模型的性能。为此，它将使用包含呼叫详细记录以及客户的信用卡和借记账户信息的独特数据集组合，为信用卡申请人创建适当的记分卡。这将有助于预测信用卡申请人的信誉。
8 电价预测
这也是一个有趣的大数据项目理念。该项目旨在通过利用大数据集来预测电价。项目模型利用 SVM 分类器来预测电价。然而，在 SVM 分类的训练阶段，模型甚至会包含不相关和冗余的特征，这会降低预测精度。为了解决这个问题，我们将使用两种方法——灰色相关分析（GCA）和主成分分析。这些方法有助于选择重要特征，同时消除所有不必要的元素，从而提高模型的分类精确度。